Socio-Economic Considerations and Potential Implications for Gene-Edited Crops
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory clarity and efficiency are increasingly important for the successful commercialization of technologies resulting from public and private R&D investments. This article examines recent developments in the movement away from mostly science-based risk assessment regulatory and variety approval systems focusing on human and animal health and environmental safety to hybrid systems that include assessment of socio-economic considerations allowed for under the auspices of the Cartagena Protocol on Biosafety. We propose that socio-economic consideration assessments can be grouped into three methodological categories: empirically based, legally grounded and consensus approaches. Our exploration of developments in the three categories reveals gaps in data, consistency and methodology rigor, that must be addressed for efficient and reliable socio-economic consideration assessment. We assess the potential impacts of these gaps on the regulation of gene-edited crop varieties, concluding that if gene-edited crops are regulated as genetically modified crops, they will endure the same fate, that is, lengthy regulatory approval processes and failure to be commercialized. The end result being that the regulatory burdens in potential adopting and food insecure countries will prevent important new crop varieties from reaching farmers and producers for their use. https://doi.org/10.21423/jrs-v09i2ludlow
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».